MP15-18 AN ANALYSIS OF THE READABILITY OF PATIENT EDUCATION MATERIALS FOR COMMON UROLOGIC CONDITIONS
Notice bibliographique
Résumé
You have accessJournal of UrologyGeneral & Epidemiological Trends & Socioeconomics: Quality of Life1 Apr 2014MP15-18 AN ANALYSIS OF THE READABILITY OF PATIENT EDUCATION MATERIALS FOR COMMON UROLOGIC CONDITIONS Katie Dalziel, Stephen Steele, and Jason Izard Katie DalzielKatie Dalziel More articles by this author , Stephen SteeleStephen Steele More articles by this author , and Jason IzardJason Izard More articles by this author View All Author Informationhttps://doi.org/10.1016/j.juro.2014.02.571AboutPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissionsReprints ShareFacebookTwitterLinked InEmail INTRODUCTION AND OBJECTIVES Health literacy has been shown to be an important determinant of outcomes in numerous disease states. In an effort to improve health literacy, the Canadian Urologic Association (CUA) publishes freely accessible patient information materials (PIM) on common urologic conditions. Current recommendations suggest that PIM be written at the 4th to 6th grade level to facilitate understanding in lower literacy patients. We sought to evaluate the readability of the CUA’s PIM. METHODS All PIM were accessed through the CUA website (http://www.cua.org). For each document we recorded the average number of characters per word, words per sentence and sentences per paragraph. The Flesch Reading Ease Score (FRES) and the Flesch-Kincaid Grade Level (FKGL) were determined for each PIM. Low FRES scores are associated with text that is more difficult to interpret and FKGL scores indicate the approximate reading grade level required to understand the text. The number of educational graphics contained in each PIM was tabulated. We hypothesized that the complexity of materials may vary by disease state and affect PIM readibility. Average readability values were calculated for the CUA generated PIM categories based on anatomical disease site. The Kruskal-Wallis test was used to identify differences between PIM categories. RESULTS Across all PIM, FRES values were low (mean 47.5, SD 7.47). This corresponded to a median FKGL of 10.5 (range 8.1 – 12.0). Among PIM categories, the Infertility and Sexual Function PIM exhibited the highest average FKGL (mean 11.6), however differences in scores between categories were not statistically different (p = 0.38). The average number of words per sentence was also highest in the Infertility and Sexual Function PIM and significantly higher than other categories (mean 17.2, p = 0.01). On average there were 1.4 graphics displayed per PIM (range 0 – 4) which did not vary significantly by disease state (p = 0.928). CONCLUSIONS Current patient information materials published by the CUA may be too complex for low literacy patients. All PIM tested require at least an 8th grade reading level and most require at least a 10th grade reading level. © 2014FiguresReferencesRelatedDetails Volume 191Issue 4SApril 2014Page: e152 Advertisement Copyright & Permissions© 2014MetricsAuthor Information Katie Dalziel More articles by this author Stephen Steele More articles by this author Jason Izard More articles by this author Expand All Advertisement Advertisement PDF downloadLoading ...
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».